Exploring the power of machine learning in analyzing the gas minimum miscibility pressure in hydrocarbons
Notice bibliographique
Résumé
Minimum Miscibility Pressure (MMP) plays a crucial role in subsurface gas injection processes. Hence, the accurate determination and analysis of the effective parameters on MMP are vital for a successful injection project. In this study, different Machine Learning (ML) algorithms are used to identify the most influential parameters on the MMP and develop reliable predictive models. A comprehensive database containing 812 samples (almost all the available experimental data set published from 1961 to 2022) is collected from 66 open literature studies. Six algorithms were employed for feature selection: Sequential Forward Selection (SFS), Sequential Backward Selection (SBS), Sequential Forward Floating Selection (SFFS), Sequential Backward Floating Selection (SBFS), Lasso Regression (LR), and Random Forest Feature Importance (RFFI). These feature selection algorithms were evaluated using a Decision Tree (DT) regressor. The most important features from 42 potential features were x C₅, x C₆, x C₂-C₆, MW C₇⁺, MW Gas, TC, and T, selected using the SBFS method based on the Root Mean Squared Error (RMSE). Using the best-selected features, six predictive models were developed, including LR, DT, Random Forest (RF), Extra Trees (ET), Stacking Regressor (SR), and Voting Regressor (VR). The SR predictive model performed the best with RMSE and R2 values of 18.37 bars and 0.96, respectively, for the testing dataset. The outcomes of this research can be employed for any industrial process involving gas injection into hydrocarbon reservoirs to select the most relevant features in designing the experimental and field trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».